汪群超 Chun-Chao Wang

Dept. of Statistics, National Taipei University, Taiwan

Lesson 2: 從函數計算與繪製開始

Objective :

  1. 學習數學函數的計算方式
  2. 數學函數的繪圖技術
  3. 更熟練 Python 的語法使用
  4. 熟練 markdown 的編輯技巧

Prerequisite:

  1. 了解物件型態(Object type) : Number, String, List, Tuple, Dictionary, File
  2. 懂得定義矩陣: np.linspace(), np.arange()

範例 1:繪製函數圖形 f(x) = x^2 + 3x + 5,\;\; -5 \leq x \leq 5


重點提示:

  1. 練習 Jupyter Notebook 的 markdown 編輯,含文字與數學式。

  2. 開始熟悉 matplotlib 的基本函數繪圖。


注意事項:

    Python 有幾個著名的繪圖套件,如 matplotlib, seaborn, plotly, pyqtgraph…等,各擅勝場。這些套件都非常龐大,功能甚多,較難同時學習。在此選擇從 matplotlib 開始熟悉,若不足之處再考慮加入其他套件。

  1. 開始使用 matplotlib 套件並熟悉其繪圖指令與技巧。

  2. 基本的函數繪製方法:

    • 先設定 n 個 x 值(向量)np.linspace()

    • 計算每個 x 值的函數值 y (向量)

    • 繪製 n 個座標 (x, y)

  3. 使用了座標區格線,加入 x 軸與 Y 軸的標籤文字。

  4. 加入抬頭 title 並以 LaTeX 的數學式呈現。

  5. 學習在 ipynb 檔製作 markdown 文字、數學式及各種排版,如圖一與二。

圖一、在 markdown 裡的編輯:含 latex 數學式與項目編號
圖二、markdown 呈現的樣子
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n = 100 # number of points
# create a x vector
x = np.linspace(-5, 5, n) 
# compute y
y = x**2 + 3*x + 5
 
plt.plot(x, y)
plt.grid(True)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('$f(x)=x^2+3x+5$')
plt.show()  # just for py file

範例 2:繪製函數圖形 f(x) = x^3 - 10x^2 + 29x - 20,\;\; 0 \leq x \leq 7



重點提示:

  1. 匿名函數的使用: lambda x:

  2. 擴增 matplotlib 的能力,譬如 figure, 更細膩的 grid, 線條型態 linestyle、粗細 linewidth 與顏色 color。


注意事項:

  1. 使用 np.arange() 定義 X 變數值

  2. 使用 numpy 的匿名函數定義(anonymous function): lambda.

  3. 使用 plt.figure() 先建立空白圖形並預先設定圖形長寬規格

  4. 開始加入函數線條的變化,如線的型態(linestyle)與顏色(color)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 7, 0.01) 
# formulate a function f
f = lambda x : x**3 - 10*x**2 + 29*x - 20

fig = plt.figure(figsize=[6, 4])
plt.plot(x, f(x), linestyle = '--', color = 'r')
plt.grid(visible = True, color='g', linestyle='-', linewidth=0.5)
plt.xlabel('X'), plt.ylabel('Y')
plt.title('$f(x)=x^3-10x^2+29x-20$')
plt.show()

範例 3:繪製函數圖形 f(x) = x^4 - 8x^3 + 16x^2 - 2x +8



重點提示:

  1. 使用 numpy 多項式函數 polyval

  2. 使用 axis 繪圖並存成圖檔。

  3. 謹慎處理繪圖的範圍選擇。不當的範圍將錯過許多視覺資訊。

  4. 使用 latex 語法於繪圖區,譬如 title 與作圖區任何位置。


注意事項:

  1. 繪製函數圖形必須留意 X 變數的範圍,方能呈現出函數的內涵,譬如相對與絕對極值、函數是否與 y=0 相切、漸近線…等。譬如,下方附圖刻意示範一個不好的 X 值範圍,造成中間可能存在函數豐富的變化,卻被兩邊非常大的函數值「剷平」(視覺上),因此必須在縮小範圍,直到浮現函數該有的面貌為止。

  2. 使用 numpy 的 polyval 計算多項式函數值,讓程式更簡潔。

  3. 使用圖形的座標軸物件(ax=plt.gca())來繪製函數圖(ax.plot()),有別於前面範例使用圖形物件 plt.plot()

  4. 加入函數線的寬度(linewidth)與 plt.text() 在座標區域內加入文字或數學式

  5. 加入儲存圖形檔的指令,並示範以 eps 格式儲存.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xmin, xmax = -5, 10
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = [1, -8, 16, -2, 8]
f = lambda x : np.polyval(p, x)

fig = plt.figure()
# use axis object
ax = plt.gca() # get current axis
ax.plot(x, f(x), linewidth = 3, color ='g', linestyle ='-.')
ax.grid(True)
ax.set_xlabel('X'), ax.set_ylabel('f(x)')
ax.set_title('The range of $x$ is not appropriate')
ax.text(0, 2500, 'Re-define the range of $x$')
# save the current figure as an eps file
plt.savefig('poly.eps', format='eps')
plt.show()

練習 : 繪製函數圖形 f(x) = \frac{4}{\pi}(\sin x + \frac{\sin 3x}{3} + \frac{\sin 5x}{5} + \frac{\sin 7x}{7} + \cdots)


重點提示:

  1. 利用迴圈技術處理函數的無限項次計算。

  2. 考慮使用時間暫停展現動畫。

  3. 使用 subplots。

  4. 加入座標軸格線位置與符號文字。


注意事項:

  1. 初學者應先模仿前面的範例程式,試著自己 coding。

  2. 這個函數有無線項次,開始寫程式時,最好一項一項加進來執行繪圖,成功了,再來嘗試迴圈的做法。

  3. 再實務面上,不可能做到無限項次,而是代之以足夠數量的有限項次。

  4. 初學者第一次碰到沒用過的數學函數與常數如 of \sin x and \pi,最好上網至官網(numpy)查詢,學習看懂使用說明,並學習官網的範例。

  5. 示範利用座標區物件來設定特定的 X 軸刻度(xtick) 與刻度的代表文字( ticklabel),請注意:X 軸刻度與刻度的代表文字無法以 plt 設定。下列程式碼以 plt.subplots(1) 取得座標區物件。

  6. 加入調整 Y 軸座標範圍的指令 ax.set_ylim 或 plt.ylim()

  7. 練習加入迴圈技術,將項次加到 50 項。接著可以嘗試用雙迴圈繪製如圖一的 subplot 圖。圖中的 title 以 plt.suptitle() 製作,即 super title 之意。

  8. 在使用迴圈來加入更多項次時,為觀察每加入一項所產生的效果,可以在迴圈中使用 “plt.pause(秒數)” 以時間暫留表現出動畫的感覺。請注意,matplotlib 有專門製作動畫的指令,有興趣的讀者自己找來研究。另外,利用時間暫留的方式並不適合 jupyter notebook 的 ipynb 檔案與執行環境,必須是 .py 檔。

  9. 繪圖套件 plotly 更擅長動畫,不過不建議與 matplotlib 同時學習,太吃力了。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The codes below demonstrate the ticks and labels in x axis
x = np.linspace(-3*np.pi, 3*np.pi,200)
y = 4 / np.pi * np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.plot(x, y, color='b')
ax.set_xticks(np.array([-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3])*np.pi)
ax.set_xticklabels(['-3$\pi$', '-2$\pi$', '$\pi$', '0', '$\pi$','2$\pi$','3$\pi$'], \
        fontsize=10, color = 'b')
ax.set_ylim([-3, 3])
ax.grid(True)
plt.show()

圖一:利用 subplots 建立 4 張子圖,分別呈現不同項次的結果。

範例 4: 將下列三個函數繪製在同一個座標區並以 legend 標示區別。
f_1(x) = \sin x, \; f_2(x) = \sin 2x, \;\; f_3(x) = \sin 3x


重點提示:

  1. 加入函數線條的 legend。

  2. 熟悉文字與變數的組合: format。


注意事項:

  1. 由於上述函數具規則性,因此可以用迴圈繪製。

  2. 示範在迴圈中加入每個線條的顏色。顏色必須先設定。

  3. 示範如何在繪製每個圖形時,使用標籤 label 文字,才能在最後加入 plt.legend() 呈現圖形說明文字。

  4. 程式也示範如何在迴圈中組合文字與動態的數字, 如 label = ‘sin({}x)’.format(i).

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = [1, 2, 3]
colors = ['r', 'g', 'b']
x = np.linspace(-3*np.pi, 3*np.pi, 200)
for i in n:         
    y=np.sin(i*x)   
    plt.plot(x, y, label = 'sin({}x)'.format(i), \
        color = colors[i - 1])

plt.legend()
plt.ylim(-2.5, 2.5), plt.grid(True), plt.xlabel('X')
plt.title('Demonstration of legend for each line')
plt.show()

範例 5: 繪製補滿(patch)顏色的多邊形


重點提示:

  1. 加入正方形即塗色:patch。

  2. 使用 axis 繪圖。


注意事項:

  1. 這裡使用了 matplotlib 套件中的 patches 模組。模組裡有一個指令 Rectangle 能畫出長方形。若要畫多邊形,請參考 matplotlib 使用手冊關於 polygon 的使用方式。

  2. 特殊形狀的圖形被視為一個物件,因此以 add_patch() 的方式加入座標區。

  3. 關於 Rectangle 的使用方式,可以根據程式碼與圖形結果去猜測。若想進一步了解,立刻翻閱手冊。

  4. 下圖的顏色搭配了透明度(transparency),呈現半透明(alpha=0.5)。請試著改變透明度,看看其他效果。

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.patches as pat

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3))
rec1 = pat.Rectangle((1, 1), 2, 3, color ='green', alpha = 0.5)
ax.add_patch(rec1)
rec2 = pat.Rectangle((2, 2), 2, 3, color ='red', alpha = 0.5)
ax.add_patch(rec2)
plt.xlim([0,5]), plt.ylim([0,6])
plt.show()

範例 6: 繪製下列兩個函數圖,並函數所夾的區域塗上顏色

f(x) = 2x-x^2,\;\; g(x) = x^2


重點提示:

  1. 在函數之間塗色:fill_between。

  2. 變更座標軸的位置。

  3. 在座標軸區域塗顏色。

  4. 使用 annotate 線條。


注意事項:

  1. 這是微積分常見的題目。請任選微積分課本的題目,練習為兩函數包圍的區域塗上顏色。盡量挑選有挑戰性的函數,程式技巧才會進步。

  2. 指令 fill_between 的語法,請自行從指令中猜測。並且嘗試做出各種選項(呈現包圍之外的區域)。

  3. 這個程式也示範了如何調整座標區的四個座標軸(上下左右)。使用方式請自行猜測,並嘗試改變並觀察結果。

  4. 本程式也示範了在座標區域寫上數學式並拉一條帶箭頭的標示線只到特地位置 的 annotate 技巧。

  5. 座標區可以交由 ax.set_facecolor 控制顏色。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-0.5, 1.6, 100)
f = lambda x : 2*x - x**2
g = lambda x : x**2

plt.plot(x, f(x), x, g(x)) # draw two lines in a command
plt.fill_between(x, f(x), g(x), where = f(x) > g(x), color = 'pink') # defaut : y1>y2
ax = plt.gca()
# Re-arrange four axes spines
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['top'].set_visible(False) # take off top line
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.set_facecolor('#D5FAF9')
ax.annotate('$\int_0^1 (f(x) - g(x)) \; dx$', \
    xy=(0.5, 0.5), xytext=(0.3, 1.5), \
        arrowprops=dict(arrowstyle='->', \
            connectionstyle='arc3, rad=0.3'), fontsize =14)
plt.show()

習題 :

注意事項:

  1. 畫出下列函數,X 軸範圍自訂,盡量畫出最完整的函數圖,能呈現隱藏在函數的資訊。

  2. 將上述範例介紹的繪圖技巧充分地應用,讓自己熟悉各種繪圖的表現,包括文字、刻度、顏色、legend、grid、座標軸的位置… 等。不是只將函數畫出來而已,還要畫得好。有些函數需要的指令不再前面的範例,請自行上網查詢手冊。

Exercises:
  1. f(x) = \sin(x) + \cos(x)

  2. f(x) = \frac{1-e^{-2x}}{1+e^{-2x}}

  3. f(x) = \sqrt[3]{\frac{4-x^3}{1+x^2}}

  4. f(x) = \frac{1}{x}

    分母為 0 的計算會引發警告,可以在設定 x 軸範圍時避開。譬如, np.setdiff1d(np.linspace(-5, 5, 200),[0])
  5. f(x) = \frac{1}{2\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-1)^2}{8}}

  6. f(x) = \sqrt[3]{x^2}

  7. f(x) = 2x^3-x^4

  8. f(x) = \frac{\ln x}{x^3}

  9. f(x) = 3, \;\; 1 \leq x \leq 5

  10. x^2+y^2 = 1.

    圖形如下左圖。畫圓可以這樣做:

    • 第一種方法:將變數 x 與 y 表示為另一個變數的函數, i.e. x = \sin \theta, y = \cos \theta, \;\; 0 \leq \theta \leq 2\pi

    • 第二種方法:將圓形方程式當作隱函數(implicit function)處裡。必須找到適當的指令。

    • 第三種方法:去 matplotlib 套件的手冊找找看,有沒有畫圓的指令。

    但不管採取何種方式,最後都要將座標軸設定為等寬模式,看到的圓才比較「圓」,否則即使做對了,看起來還是像橢圓。如果採座標區物件的繪圖方式,可以用指令 ax.set_aspect(1) 將座標區域變成方形。

  11. 繪製如下右圖的正方形。可以展示多種繪圖方式。


Project : Comparison Theorem

Let S_n=\sum_{k=1}^{n} \frac{1}{k}=1+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\cdots+\frac{1}{n}

  1. Verify that \lim_{n\rightarrow \infty} S_n diverges.

  2. Let \gamma_n denote the sum of the shaded areas as shown in 圖一. Show that \gamma_n=S_n-\ln (n+1) (可以直接證明)

  3. Verify that \frac{1}{2}(1-\frac{1}{n+1})<\gamma_n < 1. (Hint: To show this inequality, it can be done by comparing each shaded area with a larger rectangle and a smaller triangle.)


注意事項:

  1. 這些問題都可以證明(show),不過在此以驗證(verify)取代,也就是用程式計算的結果來逼近真實情況。譬如 (1) 的發散(diverge)可以嘗試改變 n,從小變大直到很大很大,如 n=100, 1000, \cdots, 10^6, \cdots 並計算 S_n,觀察其數值的變化。最好能列印出 n vs. S_n,並繪製圖形,方便觀察。

  2. 問題 2 的證明在 markdown 記錄下來。

  3. 問題 3 可以畫一張圖展示 n vs. \gamma_n, \frac{1}{2}(1-\frac{1}{n+1}) ,如圖二,其中 \gamma_n 一直處於中間位置。

  4. 學習寫程式計算統計問題,最好多做一些這類的小專題,較能學用合一,懂得程式語言用在哪裡、該加強哪一部分。另一方面也會對統計或數學問題有更深一層的體會。

圖一、: \gamma_n= sum of the pink areas
圖二、驗證 \frac{1}{2}(1-\frac{1}{n+1})<\gamma_n < 1

商學院  7F16
ccw@gm.ntpu.edu.tw
(02)8674-1111 
ext 66777

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